Robotic Bin Picking

L’introduzione della visione e la sua combinazione con i robot ha consentito ai robot di vedere, aprendo nuove opportunità di automazione.

I progressi nelle telecamere 3D hanno portato queste opportunità un ulteriore passo avanti fornendo ai robot dati più avanzati che consentono loro di prelevare parti da contenitori (bin) disposti in modo caotico (bin picking).

Bin Picking è una tecnologia in cui un robot , dotato di una telecamera 3D, preleva i pezzi da un contenitore pieno di pezzi disorganizzati, spesso di forma irregolare e li allinea correttamente prima di inviarli alla stazione successiva.

La sfida consiste nell’elaborare oggetti di forma diversa tenuti in contenitori in un ordine del tutto casuale.

 

Il Bin Picking prevede fondamentalmente cinque attività:

  1. IDENTIFICAZIONE: selezione del metodo di misurazione, della tecnologia della fotocamera e della risoluzione corretti per le diverse condizioni di illuminazione e le superfici dei componenti.
  2. POSIZIONI: identificare gli algoritmi giusti per trovare le posizioni degli oggetti in tre dimensioni.
  3. MOVIMENTO: identificare gli algoritmi giusti per trovare le posizioni degli oggetti in tre dimensioni.
  4. PINZE: progettazione di pinze specifiche per componenti.
  5. PACCHETTO DI SOLUZIONE: combinare tutti questi elementi in un’unica unità robotica funzionante.

 

 

 

Tipologie di Bin Picking

Il bin picking può essere suddiviso in tre diverse categorie:

  1. Structured Bin Picking,
  2. Semi-structured Bin Picking,
  3. Random Bin Picking.

Structured Bin Picking

Il primo, picking strutturato, si riferisce ad applicazioni in cui le parti sono disposte secondo uno schema organizzato che ne facilita l’identificazione e il prelievo, con il supporto dato da sistemi di visione 2D.

 

Semi-structured Bin Picking

Il picking è invece semi-strutturato quando le parti sono posizionate con una qualche forma di organizzazione che, anche se minima, aiuta comunque a rendere meno complesso il prelievo.

 

Random Bin Picking

Infine, il picking casuale, quando le parti hanno posizioni completamente random, possono sovrapporsi e avere più orientamenti, rendendo le operazioni di prelievo particolarmente complesse.

In questo caso è fondamentale l’impiego di tecnologie avanzate, quali l’imaging e l’analisi 3D, che però non sempre sono sufficienti per affrontare parti e pezzi impegnativi.

A livello funzionale vi sono tre componenti che devono lavorare in modo sinergico: i sensori, il software e gli elementi di presa.

Primario è il ruolo del software, per la definizione di algoritmi che, per esempio, evitino collisioni dei tool di presa del robot con i bordi dei cassoni e con altri oggetti.

Vantaggi

Gestione ridotta delle parti

L’utilizzo di un’applicazione di prelievo dei contenitori può potenzialmente ridurre la quantità di attrezzatura complessiva necessaria per completare un’attività, risparmiando spazio e riducendo anche qualsiasi manipolazione non necessaria. Laddove in precedenza potrebbero essere stati installati più sistemi per l’orientamento, quindi presentare le parti per l’elaborazione, le applicazioni di prelievo dei contenitori ora combinano entrambi questi processi in un unico sistema.

Automazione adattiva

Dotare un robot di visione fornisce essenzialmente loro un ulteriore livello di intelligenza. Sebbene i vantaggi dei robot e della visione possano essere discussi separatamente, la combinazione delle due tecnologie si traduce in una soluzione adattiva, che risponde ai cambiamenti con cui si presenta, contraria a seguire percorsi e processi predefiniti.

Migliore utilizzo degli operatori

Laddove gli operatori potrebbero essere stati precedentemente coinvolti in questi compiti, l’introduzione del prelievo dei contenitori consente un uso più adeguato del tempo dell’operatore, consentendo loro di svolgere compiti che richiedono pensiero e destrezza umani. Attività ripetitive come questa comportano anche un alto rischio di RSI (Repetitive Strain Injury), che può essere drasticamente ridotto utilizzando i robot.

Sistema guidato

Guidati da dati basati sulla visione, i robot sono in grado di operare con una supervisione minima. Le funzioni di sicurezza integrate consentono inoltre loro di coesistere in stretta vicinanza agli operatori e ad altre apparecchiature in sicurezza.


Criticità

Necessità di sistemi di visione avanzati

Un robot che interagisce con una linea di produzione viene solitamente posizionato ogni volta nella stessa posizione. Quindi, se la catena accelera o decelera improvvisamente o un prodotto cade, i movimenti programmati del robot non si adatteranno a questo.

Il prelievo dai contenitori comporta una serie di attività che non sono mai le stesse, con le quali molti robot non sono attrezzati per far fronte.

Un robot avrebbe bisogno di una visione e di sensori eccezionali.

Un altro problema per i robot industriali sono gli oggetti lucidi e riflettenti, ad esempio prodotti con superfici metalliche lucide o avvolti in plastica.

La luce riflessa da queste superfici può causare irregolarità che interferiscono con i sistemi di visione 3D su cui fanno affidamento i robot.

Questi sistemi determinano la posizione da cui i robot devono prelevare un oggetto e comunicano come devono posizionare il braccio di prelievo.

Tuttavia, la riflessione interferisce con la qualità dei dati necessaria e con i processi di abbinamento CAD, che possono far sì che il robot esegua posizioni di prelievo calcolate errate.

Questi problemi spesso derivano da sistemi di visione inadeguati.

Le telecamere di visione 2D e 3D meno costose sono convenienti per i produttori più piccoli, ma molte di esse non sono ottimizzate per applicazioni di prelievo pezzi.

I robot potrebbero essere in grado di rilevare oggetti con una tale soluzione, ma non possono selezionarli ogni volta a causa di errori di ridimensionamento, rotazione o traslazione.

 

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